pandas groupby，计数每个值的出现次数
pandas groupby是pandas库中的一个函数，用于按照指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。在分组操作中，可以使用count()函数来计算每个值的出现次数。
具体而言，pandas groupby的使用步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建DataFrame对象：
df = pd.DataFrame(data) - 使用groupby函数进行分组：
grouped = df.groupby('column_name')这里的'column_name'是要进行分组的列名。 - 对分组后的数据进行聚合操作：
counted = grouped['column_name'].count()这里的'column_name'是要计数的列名。
pandas groupby的优势在于可以方便地对数据进行分组和聚合操作，提供了灵活的功能来满足不同的需求。它可以用于数据清洗、数据分析、数据可视化等多个领域。
以下是一些pandas groupby的应用场景：
- 数据分析：通过对数据进行分组和聚合操作，可以得到各个分组的统计信息，如每个值的出现次数、平均值、最大值、最小值等。
- 数据清洗：可以根据某个列的取值将数据进行分组，然后对每个分组进行清洗操作，如去除重复值、处理缺失值等。
- 数据可视化：可以将分组后的数据进行可视化展示，如绘制柱状图、折线图等，以便更直观地观察数据的分布情况。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括云数据库、云服务器、云原生应用平台等。这些产品可以帮助用户在云端进行数据存储、计算和应用部署等操作。具体而言，对于pandas groupby的应用，可以推荐以下腾讯云产品：
- 云数据库 TencentDB：提供高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，如MySQL、SQL Server等。用户可以将数据存储在云数据库中，并通过pandas groupby进行数据分析和聚合操作。产品介绍链接：TencentDB
- 云服务器 CVM：提供弹性、安全的云服务器实例，用户可以在云服务器上搭建pandas环境，并进行数据处理和分析。产品介绍链接：云服务器 CVM
- 云原生应用平台 TKE：提供容器化的应用部署和管理服务，用户可以使用TKE来部署和管理pandas相关的应用。产品介绍链接：云原生应用平台 TKE
通过使用腾讯云的相关产品，用户可以在云计算环境中更高效地进行数据处理和分析，提升工作效率和数据处理能力。
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我正在寻找的是一个与pandas.DataFrame.drop_duplicates()完全类似的函数，但它允许我不仅保留第一次出现，而且保留第一个'x‘事件(比如10)。有这样的东西存在吗？谢谢你的帮忙!
浏览 1提问于2019-02-18得票数 2
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我正在尝试查找某一列中每个组在另一列中出现次数最多的名称。我是R的新手，正在努力理解其他解决方案是如何实现这一点的(我发现的解决方案似乎解决了上面的第一部分或第二部分)。
数据集的示例如下所示：
Australia City | International City | Port_Region | Airline | Month_num
"Melbourne" | "Kular Lumpar" | "East Asia" | "Air Asia" | 1
"Melbourn
浏览 0提问于2020-09-08得票数 1
1回答
我有一个pandas数据框架，结构如下： idx | flag | val
----------------
0 | a | 17
1 | a | 18
2 | a | 17
3 | a | 14
4 | a | 17
5 | b | 7
6 | b | 8
7 | b | 7
8 | b | 7 如何删除每个标志的前n个值？
浏览 11提问于2021-08-02得票数 1
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4回答
我有一个csv格式的非常大的数据集(10 GB)，其中包含各种列和行。其中一列是某类个人的is (表示为字符串)。ID在数据中都是加扰的，并且每个单独的ID可能会多次出现。我想要找到数据中出现频率最高的个人的ID。理想情况下，我希望计算每个ID在数据集中出现的次数。最后，我还想对各个‘d进行统计分析。完成这项任务的最快方法是什么？我确实尝试过groupby，但不知道如何找到与组相对应的ID以及它们的大小。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file')
user_groups = df.groupby(['IDs'])
浏览 1提问于2019-02-22得票数 0
我有一个单词列表。我想出了如何计算每个单词的数量。现在我想知道，在这个列表中出现了多少个单词，多少次(？)。输出应该如下所示：
4.500字一次
6.000字第二次.
示例：
list = ["hello", "time", "burger", "hello", "mouse", "time", "time"]
预期产出：
3 Word occurred 1 time
1 Word orrcured 2 time
1 Word occurred 3 time
我希望我的意图是清楚的。
浏览 7提问于2022-06-21得票数 0
我是Python的新手，所以很可能我只是没有正确的措辞来找到答案。
使用Pandas，我能够为我的数据描述字段中的每一条记录找到最频繁的N个单词。但是，我有两个列:一个分类列和description字段。如何找到每个类别中最常见的单词？
Ex数据：
- Property|Description
- House| Blue, Two stories, pool
- Car| Green, Dented, Manual, New
- Car| Blue, Automatic, Heated Seat
- House|New, Furnished, HOA
- Car|Blue, Old
浏览 6提问于2020-06-06得票数 2
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1回答
在计算对象字段中数组中字符串的出现次数时，我遇到了一个问题。 下面的XML有3个“Level3”项，每个项都有1个“TextLine”字段。 我需要计算变量“text”中的每个文本在有效负载中出现的次数。 fun getVasCount(texts) =
sizeOf (Level1.*Level2.*Level3.*TextLine filter (texts contains $)) 所以我得到的不是count:2，而是count:3，因为'a text‘是'This is a text’的子字符串 var texts = {
"This is
浏览 8提问于2019-06-18得票数 0
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我有一个包含以下内容的文本文件
'word' , 'timestamp'
word1 , 1546403642
word2 , 1546392481
word1 , 1546403642
word3 , 1546394402
...
第一个字段是单词(最多10个单词，多次出现)，第二个字段是该单词出现的时间戳。
我没有问题读取这个文件，用Pandas解析这个CSV文件，并将linux时间戳转换成另一种格式，但我不知道如何将它放在Matplotlib中，以显示每个单词在时间上的出现情况，如下所示：
我正在寻找一个
浏览 0提问于2019-01-02得票数 0
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我知道如何在Pandas中读取数据框架并进行基本操作，但是如何基于ID列填充order列？例如，如果自行车发生了两次，如下图所示，我如何填充订单列，其中第一次出现1次，第二次发生2次，然后对汽车执行同样的操作。
ID Color Order?????
bike red 1
bike black 2
car green 1
car orange 2
car blue 3
浏览 0提问于2018-10-04得票数 1
2回答
我有两个数据格式(菜单和订单)，我想根据它的流行程度(它出现在'orders‘dataframe中的次数)给菜单中的项目贴上标签。
import pandas as pd
menu = pd.DataFrame(
{'Item_Name':['Chicken Pizza','Mushroom Soup','Tiramisu'],
'Price':[8.99, 4.99, 5.99]})
orders = pd.DataFrame(
{'order':[1,2,3,
浏览 0提问于2021-09-21得票数 0
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我有一个包含一些分类特征的数据集。我正在尝试在Spark框架中对所有这些分类功能应用完全相同的函数。我的第一个假设是，我可以将每个功能的操作与其他功能的操作并行化。然而，我不知道这是可能的还是不可能的(在阅读了，之后，我感到困惑)。
例如，假设我的数据集如下所示：
feature1, feature2, feature3
blue,apple,snake
orange,orange,monkey
blue,orange,horse
我想要分别计算每个功能的每个类别的出现次数。例如，对于feature1 (blue=2, orange=1)
浏览 2提问于2017-05-26得票数 4
给定此pandas数据帧，我正在尝试打印categ下每个值的最大时间值。例如，由于A=6的最大时间，B=9的最大时间和C=9的最大时间，我想打印像time=9:2，time=6:1这样的东西，你会怎么做？
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
import xgboost as xgb
import datetime
import seaborn as sns
from sklearn.
浏览 1提问于2021-07-22得票数 0
例如，我有两列的Pandas数据集df：“number”和“date”。在' number‘列中放置了各种数字，在' date’列中，出现数字的日期和时间被放置在Epoch时间戳格式中。
我如何计算特定的数字，例如20，是否在100秒的时间内出现超过15次？(整个时间范围(df‘’date‘-df’‘date’远大于100秒)
我编写的Python代码如下所示。它起作用了。但问题是，如果dataset非常大(数百万行)，而我正在寻找的事件发生在数据集末尾附近，则需要很长时间才能得到结果。我怎样才能让它工作得更快？
count = 0
time = 0
length = len(
浏览 1提问于2022-04-18得票数 0
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4回答
编辑:谢谢杰森，它是一本字典并不那么重要。我只想让运行时有一个低运行时。那是LINQ方法快吗？而且，我知道这是一个离题的话题，但n => n是什么意思？
我有一个数字列表，我想再列一个列表，列出开头出现最多，结尾最少的数字。
所以，我做的是，当通过列表，检查数字x是否在字典中。如果不是的话，我就做了一个键x和一个值。如果是的话，我将值改为加1的值。
现在我想订购这本字典，这样我就可以列出那些开头出现最多，结尾最少的。
我怎样才能在C#中做到这一点？ps。运行时非常重要。
浏览 15提问于2010-01-17得票数 7
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1回答
我有一个pandas数据帧，其中包含如下数据： levels char_1 char_2
a dog dog
a cat dog
b cow cat
b dog dog 我想对levels列执行group_by操作，并计算某个值在char_1列或char_2列中出现的总次数 生成的数据帧将如下所示： levels char count
a dog 3
a cat 1
b dog 2
b cow 1
b cat 1 我已经尝试过使用数据透视表，但是我
浏览 20提问于2020-07-03得票数 0
我从spark数组“df_spark”开始： from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("Word Count").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
np
浏览 19提问于2018-12-16得票数 3
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在我的pandas dataframe中，如果值正值出现超过2次(负值)，我需要更改数据集的值，如果是不同的id，我也需要通过id来设置id。如果负值在一个行周期中超过2次，或者负值连续出现2次以上，则不会执行任何操作。 示例： id status
0 3 Positive
1 3 Positive
2 3 Positive
3 2 Positive
4 1 Positive
5 2 Positive
6 2 Positive
7 2 Positive 生成的df应为： id st
浏览 18提问于2020-10-10得票数 0
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这里是pandas和dataframes的新手！初始数据帧： A 1238 100
A 1238 90
A 3784 200
A 3784 500
B 1222 274
B 1222 400
C 2747 800
C 1384 100 我需要这样的输出：(C列是A列和B列的分组数据的最小值，B列是分组数据的顺序计数器)： A 1 90
A 2 200
B 1 274
C 1 800
C 2 100 帮助!
浏览 2提问于2020-01-24得票数 2
1回答
当对多列进行groupby计数时，我会得到一个错误。这是我的dataframe，也是一个简单地标记不同的'b‘和'c’组的例子。
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,2,(4,4)),
columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df['gr'] = df.groupby(['b', 'c']).grouper.group_info[0]
print df
a b c
浏览 0提问于2013-07-02得票数 10
假设我有一个这样的数组。
int[] arr = {1,2,3,4,4,5,6,7,8,8,8,1};
如何在所有值都相等的情况下对其进行混洗？
混洗后的预期输出示例：
3,1,1,8,8,8,7,2,4,4,6,5
浏览 5提问于2021-07-06得票数 0
在Pandas中，如何在同一个数据集中进行多步/顺序聚合？好像每个步骤都是下一个步骤的“子查询”。
在SQL中，我可以这样想：
SELECT x.A, COUNT(x.B) as B_COUNT, SUM(x.C_SUM) as C_SUM
FROM (
SELECT df.A, df.B, SUM(df.C) as C_SUM
FROM df
GROUP BY df.A, df.B
) x
GROUP BY x.A
在Python3.4和Pandas0.19.2中工作，我有这样一个数据框架：
import pandas
import numpy
numpy.rand
浏览 0提问于2016-12-30得票数 1
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import pandas as pd
data = ([1, 1], [2, 3], [4, 5], [1, 2], [3, 4], [3, 2])
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
0 1
0 1 1
1 2 3
2 4 5
3 1 2
4 3 4
5 3 2
所需的输出将是df中每个值的所有出现次数的计数。预期产出如下：
0 1
0 2 1
1 1 1
2 1 1
3 2 2
4 2 1
5 2 2
第一列有2“1”，每列有1 "2"，1 "4"，2“3
浏览 0提问于2021-09-06得票数 3
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我经常使用pandas的agg()函数对data.frame的每一列运行汇总统计信息。例如，下面是生成平均值和标准差的方法：
df = pd.DataFrame({'A': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group3', 'group3'],
'B': [10, 12, 10, 25, 10, 12],
'C': [100,
浏览 399提问于2014-10-20得票数 59
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是否有更有效的方法使用熊猫群或pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象创建一个独特的列表，系列或数据，在这里，我想要两个独特的组合N列。例如，如果我有列:日期、名称、购买的项目--我只想知道唯一的名称和日期组合--这很好：
y = x.groupby(['Date','Name']).count()
y = y.reset_index()[['Date', 'Name']]
但我觉得应该有个更干净的方法
y = x.groupby(['Date','Name'])
浏览 1提问于2014-08-27得票数 4
我想要统计csv数据在我电脑中的数值频率。我试过这段代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("C:/address.csv")
df=pd.DataFrame(data==data)
df.apply(pd.value_counts)
我试着使用'value_counts‘，但我不知道如何应用它。
我想要的结果是一行“number(从1到50)：n次”
我希望我能解决这个问题。谢谢。
浏览 0提问于2017-12-05得票数 0
对于Python和Pandas来说，任何帮助都是非常感谢的。
我有两个csv's，control.csv和replies.csv，它们都包含user_id和text列(见下文)。
control.csv
user_id, text
4102, text0
5109, text1
5349, text2
replies.csv
user_id, text
4102, texta
4102, textb
5109, textc
我想计算一下user_id中的值在control.csv中出现在replies.csv中的次数。然后，我想在control.cs
浏览 4提问于2021-08-21得票数 0
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1回答
我有关于tweet中单词关联的数据，以第一条tweet的日期作为索引：
Kill Counts Killing Counts Murder Count Violence Count
2015-07-01 0 0 0 0
2015-07-01 0 0 0 0
2015-07-02 0 0 0 0
2015-07-02 0 0 0 0
2015-07-06 0 0 0 0
我想把所有重复的日子压缩成一行
浏览 0提问于2015-08-26得票数 0
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2回答
我需要字符的共现数据帧
、、、
import pandas as pd
corpus = pd.DataFrame([[1, 'A B C A D B A'], [2, 'B A B B C B A']], columns=['id',
'sequence'])
corpus 预期输出 A B C D
1 3 2 1 1
2 2 4 1 0 我有一个看起来像上面的数据帧。我需要计算每个字符的共现次数。
浏览 6提问于2021-10-09得票数 1
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我正在使用python pandas，并希望根据下表的中间列对输出进行排序(我已经显示了我正在获得的输出和我想要获得的输出)。 我在pandas中使用groupby函数来获得输出，但是它是按计数列排序的(参见下面的输出表)，而我想要按YOB列排序(请参见所需的输出表)。 另外，我如何计算每个国家的平均出生年份？ import pandas as pd
xlpath= "C:/Users/Username/documents/Datafile.xlsx"
df = pd.read_excel(eval('xlpath'))
y = df.groupby(&
浏览 20提问于2019-10-14得票数 0
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我很困惑，在使用pandas.groupby时，如何才能获得清晰的结果：
import pandas
data = {'Period':['2016-02','2016-02','2016-02','2016-02','2016-03','2016-03'],
'Name':['a','b','c','c','d','e']}
data = pandas.D
浏览 2提问于2017-01-22得票数 0
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我有一个数据框架，其中包含从StackOverflow帖子中提取的下位词和上位词对。您可以在以下内容中看到其中的摘录： 0 1 2 3 4
linq query asmx web service THH 10 a linq query as an asmx web service
application bolt THH 1 my application is a bolt on data visualization...
area r time
浏览 17提问于2021-09-22得票数 1
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我正在对一组数据进行分析，并返回每个比较的汇总统计数据列表。我的程序输出了一个结果摘要和一个包含所有结果的文件。就总结而言，我只希望取得有限数量的重大成果。因此，我循环遍历我的结果，并创建所有重要结果的列表：
for variable in self.output:
if self.output_p[variable] <= self.sig_level:
summary_results.append(MY_LIST)
然后，我首先根据变量名称对(X,Y)、字母顺序，然后根据降维效果大小对这个列表进行排序：
summary_results.sort(key=lam
浏览 3提问于2015-10-06得票数 1
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我有一个包含多个重复值作为索引的dataframe，例如：
我需要将350包含的值拆分为351,352,353等等...我想要更改索引的值，以便为它们提供唯一的值，以便对它们进行唯一的操作。我尝试更改索引，但得到以下错误：
我的代码的目的是重新建立索引，并只获取列表中的值。做这件事最好的方法是什么？有没有办法改变索引值，这样我就可以处理数据框了？
my_finallist = [1,2,3,4,5,6,7]
data_backup.reindex(my_finallist)
------------------------------------------------------
浏览 3提问于2021-06-22得票数 1
3回答
我有一堂课
public class Test
{
public string name;
public int status;
}
示例数据
new Test("Name1", 1);
new Test("Name2", 2);
new Test("Name3", 3);
new Test("Name4", 1);
new Test("Name5", 2);
new Test("Name6", 2);
new Test("Name7", 3);
我正在寻找一些lin
浏览 4提问于2021-10-11得票数 1
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2回答
熊猫数着排的日期
、、
我有一个这样的DataFrame：
Date X Y
0 2002-01-01 ... ...
1 2002-01-01 ... ...
2 2002-01-03 ... ...
3 2002-01-04 ... ...
4 2002-01-04 ... ...
5 2002-01-04 ... ...
我的目标是获得一个额外的列，用于计数具有相同日期的行，并删除重复的列：
Date X Y Cou
浏览 1提问于2020-01-07得票数 1
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我有2套A和B。
存在一个表映射元素A到B。唯一的警告是，一对(表中的行)可以不止一次出现。
目标是按照标准定义的顺序对A元素进行排序：
元素在A中出现更多次数的元素是一个很好的元素。
在A中与B中的相同元素配对太多次的元素是不好的。
以上当然是定性的，我计划在测试算法时做出一个正确的定量版本(通过1或2对一个好元素的概念的影响程度)。
你能建议我应该看什么算法和数据结构(如果已经存在的话)？
编辑:一般情况下，如果决定哪个元素出现在哪个元素之前，取决于两个难以线性的因素，它是如何编写的？
在我的例子中，A中的一个元素几乎与B中所有发生的元素完全配对，它是一个非常“较少”的元素
浏览 8提问于2013-04-19得票数 2
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3回答
Pandas计算唯一行
、、、
我有一个pandas数据框架，类似于：
ColA ColB
1 1
1 1
1 1
1 2
1 2
2 1
3 2
我想要一个具有与相同功能的输出。我需要知道每一行出现的次数(所有列都是相同的。
在这种情况下，正确的输出应该是：
ColA ColB Count
1 1 3
1 2 2
2 1 1
3 2 1
我尝试过这样的东西：
df.groupby(['ColA','ColB']).ColA.count()
但是这给了我一些难看的输出，我在格式化时遇到了麻烦
浏览 2提问于2016-03-16得票数 15
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2回答
我有一个Pandas数据帧，我将其按两列分组: ID和Item。然后我在每个组中保留最后5次出现(最大值)，最后我想计算一个特定type.Specifically出现次数的比率，我想计算每个ID项的“U”计数除以总出现次数。
我在最后一步遇到了问题-我不确定如何从下面的一般值计数到每个ID-Item分组的比率。任何建议都将不胜感激--谢谢！
d={'ID':[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],'Item': ['box','box','ball','ball','box',&
浏览 11提问于2018-09-01得票数 1
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我对C#非常陌生，我想知道更有经验的程序员将如何解决这个问题。在这段代码中，这个字符串是一个私有的const字符串，包含一串数字和字母。我需要我的程序，找出哪个数字发生最频繁，它发生了多少次，并吐出结果。
public class Program
{
private const string FileContents = "\"12345.56789\",\"12345.56789\",\"12345.56789\",\"12345.56789\"";
public static void Main()
{
}
}
浏览 8提问于2022-02-18得票数 -2
在家庭作业中，我们被要求找到有多个匹配的id。就像在数据库中一样，有一对多的关系。 我只能指定这两个I不匹配。因为不同的计数数不同。 import numpy as np
import pandas as pd
player_att = pd.read_csv('Player_Attributes.csv',sep = ',')
player_att.head()
player_att.player_fifa_api_id.nunique()
player_att.player_api_id.nunique() 对于上面的代码，结果是11062,110
浏览 16提问于2019-03-31得票数 0
我在Pandas中有以下数据框架：
ID rank feature
1 1 3
1 2 6
1 3 8
1 4 6
2 1 2
2 2 9
3 1 0
3 2 3
3 3 1
4 1 3
4 2 9
4 3 0
4 4 5
4 5 1
5 1 2
5 2 4
5 3 0
5 4 8
我想删除所有行，使
浏览 0提问于2022-07-20得票数 -1
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我想从下面显示的文本文件中读取，遍历每个单独的数字，并确定哪个数字出现的次数最多。我怎么才能在pyspark中做这件事呢？这是txt文件
1.4142135623 7309504880 1688724209 6980785696 7187537694 8073176679 7379907324 7846210703 8850387534 3276415727 3501384623 0912297024 9248360558 5073721264 4121497099 9358314132 2266592750 5592755799 9505011527 8206057147 010955997
浏览 18提问于2019-11-15得票数 0
1回答
假设我有这个表，我将其加载到Pandas DataFrame中：
name id ...
n1 1
n1 2
n2 3
n2 4
n2 5
...
现在，我要检索每个唯一名称的I数。
在SQL中，我会这样做(如果错误的话请纠正我)
SELECT name, id, COUNT(*)
FROM table
GROUP BY name, id;
我如何在潘达斯身上实现同样的目标呢？这是：
df.groupby(['name', 'id'])['name', 'id'].count()
给我名字和身份证的单独计数。
浏览 2提问于2016-01-26得票数 0
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首先让我更准确地描述一下这个任务。给出了以下类和内部类： public class Title {
private List<Line> lines;
public Title() {
this(new ArrayList<>());
}
public Title(List<Line> lines) {
this.lines = lines;
}
public void add(Line l) {
lines.add(l);
}
@Ov
浏览 14提问于2020-07-11得票数 1
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我对Python的数据分析相当陌生。我用我的调查数据做交叉表，只是计算每个答案得到多少答案(1-5分)，然后把它们变成一个plot.bar图表来可视化。我从红色到绿色添加了颜色，以更好地反映数据。
1=红色，2=橙色，3=黄色，4=浅绿色，5=绿色
一切都很好，直到在一个交叉表中，没有人回答1号，所以在plot.bar图表中，它只显示了2-5之间的答案，并且对它们进行了错误的着色，因为现在只有4个答案。我在交叉表中尝试了dropna=False，但是它什么也没做。
我一开始就导入的所有东西(不知道这是否重要)
import numpy as np
import pandas as pd
imp
浏览 11提问于2022-09-28得票数 -1
问:如何计算最频繁和最不频繁的次数？ 我想要的输出是： cast count
Alan Marriott 100
Jandino Asporaa 78
...
Peter 1 #1尝试： df.groupby(by=['cast','show_id']).count() 输出： cast show_id type title director country date_added release_year rating duration listed_in
浏览 15提问于2021-01-16得票数 1
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我已经在CodeWars上完成了前面提到的卡塔，并想知道是否有一个更优雅的解决方案使用熊猫？我正在考虑使用pd.Series.between()，但无法找到解决方案。
下面是CodeWars Kata提示符：
将给您一个对象数组(PHP中的关联数组)，它表示已经注册参加您正在组织的下一次编码会议的开发人员的数据。
您的任务是返回：
的确，如果来自以下所有年龄组的开发人员都已注册:青少年、20多岁、30多岁、40多岁、50多岁、60岁、70岁、80岁、90岁、百岁(至少100岁)。否则就是假的。例如，给定以下输入数组：
list1 ={“firstName”：“Harry”，“lastName”
浏览 11提问于2022-01-31得票数 0
我想计算pandas dataframe "data“中重复元素的数量，特别是在roi列中，并将这个数字输入到count列的每一行中。
例如，roi 35出现两次，因此count列中的每一行都应该具有"2“。
现在我尝试了以下几种方法：
data['count'] = data.groupby('roi').roi.count()
但这失败了。我能做什么?
浏览 19提问于2019-11-01得票数 1
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我想使用pandas groupby来计算每个农场中动物组合的出现次数(用farm_id表示)。我正在尝试计算每种动物组合的农场数量。 所需的输出将如下所示： Out[6]:
combo count
0 cow 1
1 [cow, chicken] 1
2 [cow, pig, chicken] 2 对于以下数据帧： df = pd.DataFrame([['cow',0],['chicken',0],
[&
浏览 12提问于2020-06-20得票数 1
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我有这样一个数据框架：
import pandas as pd
data = [['bob', 1], ['james', 4], ['joe', 4], ['joe', 1], ['bob', 3], ['wendy', 5], ['joe', 7]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'score'])
print(df)
看上去像：
name score
0 bob 1
浏览 0提问于2020-08-19得票数 1
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